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近期，國際水處理工程領域享有盛譽的JCR 1區(qū)期刊《Journal of Water Process Engineering》（影響因子7.0），發(fā)表了我司高級工程師陳侃的前沿論文——“運用先進機器學習優(yōu)化水回用設備投資成本估算：精準決策支持的新篇章”。該期刊以其在水處理技術與工程管理領域的深刻洞察與廣泛影響力，成為推動全球環(huán)境工程進步的重要平臺。

論文核心貢獻與技術創(chuàng)新

在工程項目管理初期，精確的設備成本預估是決定項目能否順利推進的關鍵。然而，針對水回用設備投資成本估算的研究尚存較大空白，且當前的成本預測方法普遍面臨準確率低、泛化能力弱及效率不高等難題。陳侃工程師的研究巧妙融合了機器學習的先進理念，采用四種傳統(tǒng)模型與四種集成模型對水回用設備成本進行預測，為解決這一行業(yè)痛點提供了創(chuàng)新思路。

研究結果顯示，集成模型在預測性能上遠超傳統(tǒng)模型，特別是三種提升型集成模型（Boosting Ensemble Models）展現(xiàn)了卓越成效（傳統(tǒng)模型訓練集R2=29.77%-94.85%，測試集R2=30.62%-71.72%；提升型集成模型訓練集R2=97.42%，測試集R2=82.16%-93.79%）。通過Shapley Additive Explanations (SHAP)方法，研究進一步簡化了預測模型特征并識別出影響水回用設備成本的關鍵變量，包括水量、進水電導率、出水電導率及回收率?；谶@些關鍵因素重新訓練的集成模型，尤其是梯度提升決策樹(GBDT)，維持了良好的預測效果（訓練集R2=97.37%，測試集R2=93.86%），凸顯了模型的高效與精確。

陳侃高級工程師的這項研究不僅為環(huán)境工程項目成本管理提供了強大的工具，更是在水處理設備建設成本預測領域實現(xiàn)了重大突破。所提出的集成機器學習方法顯著增強了成本估算的靈活性與準確性，對于提高環(huán)境工程項目決策的科學性與經(jīng)濟性具有不可估量的價值。這一創(chuàng)新策略不僅能夠幫助項目管理者更精準地把控成本風險，還為促進水資源循環(huán)利用的經(jīng)濟可行性和可持續(xù)發(fā)展開辟了新的路徑。

此次研究成果的發(fā)表，標志著蘇凈環(huán)保在環(huán)境工程技術創(chuàng)新方面達到了國際領先水平，也充分展現(xiàn)了在蘇凈環(huán)保馬楫總經(jīng)理的帶領下陳侃高級工程師及其團隊在應對復雜環(huán)境問題時的智慧與創(chuàng)新能力。我們期待這一成果能為全球環(huán)境保護與資源高效利用事業(yè)帶來積極影響，引領行業(yè)向更加智能化、精細化的方向邁進，為中國制造提供新質(zhì)生產(chǎn)力。